コードこそ全て：マルチコンポーネントパイプライン（MCP）の限界

この記事では、多くのタスクにおけるマルチコンポーネントパイプライン（MCP）の実用性を疑問視し、推論への過剰な依存が非効率的でスケーリングが困難であると主張しています。著者は、reStructuredTextをMarkdownに変換するという自身の経験を例に、より優れたアプローチを示しています。それは、大規模言語モデル（LLM）を使用してタスクを実行するコードを生成し、その後LLMベースの検証を行うという方法です。この方法は、推論への依存を減らし、信頼性とスケーラビリティを高め、特に繰り返し実行するタスクに適しています。ニッチなシナリオにおけるMCPの長所を認めつつも、著者は、その本質的な限界が、大規模な自動化を妨げていると結論づけています。そして、より効果的なコード生成技術とLLMによる検証・説明を組み合わせることで、使いやすさと適用性を向上させるべきだと提案しています。